Population Dynamics 开源项目教程

Population Dynamics 开源项目教程

1. 项目目录结构及介绍

Population Dynamics 项目目录结构如下：

population-dynamics/
├── data/
│   ├── benchmarks/
│   └── notebooks/
├── notebooks/
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md

• data/：存储项目所使用的数据文件，包括基准数据集（benchmarks）和笔记本文件（notebooks）。
• benchmarks/：包含用于评估 Population Dynamics 基础模型的基准数据。
• notebooks/：包含用于演示如何使用 Population Dynamics 嵌入的 Jupyter 笔记本。
• CONTRIBUTING.md：提供有关如何贡献代码和文档的指南。
• LICENSE：项目的开源许可证文件，本项目采用 Apache-2.0 许可。
• README.md：项目的自述文件，包含项目简介、使用说明和联系方式。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 README.md，这是每一个参与者首先应该阅读的文件。README.md 文件包含了以下内容：

• 项目简介：介绍了 Population Dynamics 基础模型（PDFM）嵌入的概念和用途。
• 使用说明：提供了如何获取、使用 Population Dynamics 嵌入的详细步骤。
• 应用案例：展示了嵌入在不同场景下的应用示例，如公共卫生、社会经济因素分析等。
• 获取访问权限：说明了如何获取嵌入数据以及相关的服务条款。
• 使用嵌入：提供了如何将嵌入集成到现有模型或调整以适应特定用例的方法。
• 演示笔记本：链接到用于探索不同用例的 Jupyter 笔记本。

3. 项目的配置文件介绍

在这个项目中，并没有特定的配置文件。 Population Dynamics 嵌入的使用和集成通常涉及以下步骤：

• 准备地面真实数据：准备用于预测任务的基准数据，如疾病发病率。
• 选择预测模型：根据需要选择合适的预测模型，例如梯度提升决策树（GBDT）、多层感知器（MLP）或线性模型。
• 使用嵌入进行预测：将 PDFM 嵌入作为输入特征，与其它上下文数据一起使用，以提高预测准确性。

项目的笔记本文件（位于 notebooks/ 目录）中提供了如何使用 Population Dynamics 嵌入进行不同预测任务的示例，这些笔记本可以作为配置和使用模型的参考。